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Relatório exclusivo da Forrester sobre IA em marketing
Os profissionais de marketing de retalho estão constantemente à procura de formas de melhorar a eficácia das suas campanhas. Uma forma de o fazer é direcionar os clientes com ofertas específicas que sejam mais suscetíveis de os atrair de volta à loja e de os levar a gastar mais na sua próxima visita. Por outras palavras, o objetivo do profissional de marketing é fazer a correspondência mais relevante entre o cliente e a oferta. Este artigo apresenta um meio altamente eficaz de atingir esse objetivo usando a segmentação de clientes com base no comportamento de compra.
Para obter o máximo de retorno de uma campanha de marketing, a campanha deve ser direcionada aos clientes mais propensos a responder a ela. Ao usar a segmentação de clientes para determinar "protótipos de clientes" acionáveis, o profissional de marketing pode testar diferentes campanhas em grupos-alvo de clientes particularmente relevantes. Com o tempo, os resultados dessas campanhas podem ser medidos e comparados para encontrar as ofertas repetíveis mais eficazes para cada segmento de clientes.
Por exemplo, uma vez que um segmento de clientes de supermercado é identificado como sendo «amantes de carne», o profissional de marketing pode tentar uma variedade de campanhas de up-sell (por exemplo, para incentivar os clientes a comprar tipos diferentes e mais caros de carne) e campanhas de cross-sell (por exemplo, para incentivar os clientes a comprar produtos de outras categorias, como molhos gourmet para carne ou acessórios para churrasco). Além das vendas de curto prazo, essa abordagem normalmente aumenta também a lealdade do cliente a longo prazo.
Em resumo, a análise de agrupamentos usa um modelo matemático para descobrir grupos de clientes semelhantes com base na identificação das menores variações entre os clientes dentro de cada grupo. O processo não se baseia em limites ou regras pré-determinados (como a maioria dos métodos de segmentação simples), mas sim nos próprios dados que geram os protótipos de clientes que existem inerentemente na população de clientes.
As duas principais vantagens da análise de agrupamentos em relação à segmentação simples baseada em limites/regras são (1) praticidade – seria praticamente impossível usar regras pré-determinadas para segmentar clientes em várias dimensões e (2) homogeneidade – as variações dentro de cada grupo resultante são muito pequenas na análise de agrupamentos, enquanto a segmentação baseada em regras normalmente agrupa clientes que são, na verdade, muito diferentes uns dos outros.
O primeiro passo na análise de agrupamentos é preparar os dados de gastos dos clientes para cada categoria de produto. Mercearias e supermercados normalmente analisam categorias como alimentos embalados, carne, laticínios, produtos hortícolas, frutos do mar e padaria. Níveis de categoria mais granulares também podem ser selecionados se o objetivo for segmentar clientes dentro de um grupo específico conhecido. Por exemplo, o supermercado poderia tentar comercializar queijos especiais para os amantes de queijo, segmentando os clientes com base nas suas compras de várias categorias de queijo (por exemplo, Cheddar, Cottage, Monterrey Jack, Mozzarella, Suíço).
O próximo passo é realizar uma análise de agrupamento em todos os clientes para identificar grupos homogéneos distintos de clientes com variação mínima entre os seus comportamentos de compra. Isso identifica «protótipos de clientes» únicos (como amantes de carne, amantes de produtos hortícolas e amantes de gastronomia) aos quais ofertas de marketing específicas podem ser direcionadas.
(É importante mencionar que parte do processo de análise de agrupamentos é normalizar os níveis de preços entre departamentos usando pesos relacionados ao preço médio da cesta em cada departamento. Isso evita que as diferenças inerentes nos preços absolutos entre departamentos distorçam a análise.)
O gráfico a seguir mostra resultados parciais de uma análise de agrupamento realizada por uma cadeia de supermercados:
Este gráfico mostra uma análise de agrupamento em sete dimensões que resultou na descoberta de cinco protótipos de clientes: compradores básicos (que compram uma variedade de produtos, mas principalmente itens embalados), amantes de carne (que compram uma grande quantidade de carne), amantes de produtos hortícolas (que compram uma grande quantidade de produtos frescos), amantes de gastronomia (que compram principalmente itens do departamento de gastronomia) e compradores variados (cujo comportamento de compra é amplamente distribuído entre os departamentos).
Uma vez que o profissional de marketing tenha uma visão clara dos vários protótipos de clientes, faz sentido direcionar campanhas de marketing relevantes para os segmentos mais interessantes. Uma parte integrante do teste da eficácia dessas campanhas é dividir o grupo de protótipos em um «grupo de teste» e um «grupo de controlo» e, em seguida, comparar o aumento entre eles.
Através de experimentação, medição e melhoria constantes, torna-se possível descobrir as combinações mais eficazes de campanha de marketing e segmento de clientes.
O cerne da abordagem descrita neste artigo é a análise de agrupamentos. A análise de agrupamentos, geralmente baseada no *algoritmo k-means, não é algo novo. Muitos pacotes de software estatístico oferecem meios para realizar análises de agrupamentos e existem até complementos do Excel disponíveis para esse fim.
No entanto, os retalhistas que não possuem uma equipa interna de estatísticos podem querer procurar um software orientado para o marketing que incorpore a análise de agrupamentos como parte de uma aplicação global de análise de clientes e gestão de campanhas de marketing. As melhores aplicações nesta categoria também incluirão funcionalidades orientadas para o marketing, tais como a geração dinâmica de grupos de clientes, a seleção automática de grupos de teste e de controlo e a medição e comunicação automáticas dos resultados das campanhas.
Relatório exclusivo da Forrester sobre IA em marketing
Neste relatório exclusivo da Forrester, saiba como os profissionais de marketing globais utilizam IA e Positionless Marketing para otimizar fluxos de trabalho e aumentar a relevância.
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